Python × データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 23ページ目

作業内容 ・老舗大手製造メーカー向けクラウドシステム開発案件に携わっていただきます。 ・主に実装フェーズを担当いただきます。

作業内容 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・日本語ビジネスレベル必須 ・週5日稼働必須 ・実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Ｅ/Ｕは大手金融系、（大手コンサル）の社員とともに、各種データ利活用の為の計画策定を担っていただきます。 データサイエンティスト志向で、今後当該分野の上流を担いたい方には絶好の案件となります。 【日本語ネイティブの方、活躍中！】 【20代・30代・40代、活躍中！】 【出社可能な方、活躍中！】

作業内容 【案件内容】 需要予測クラウドサービス製品顧客が保有しているデータを、クラウド上にアップロードしAI解析を用いて需要予測を行っている案件。【作業内容】 次期フェーズの新たな予測モデルの開発に従事するデータサイエンティスト/実装技術者。・現在の実装されているモデルの改修・改善・実績データの分析解析からの、新たなモデル探索／開発※モデル開発に関しては、現行メンバーとの共同作業となります。

作業内容 【業務内容】 ・各種メタデータの加工・整備 データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する ・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良 ・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築 ・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業 ・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備 【現在の開発環境】 ・言語　　　　：　Python2.7/3.6/3.7 ・フレームワーク：Django, Flask, Angular ・データベース：　Redshift/MySQL/PostgreSQL ・インフラ　　：　AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline) ・エディタ　　：　指定なし ・コミュニケーション：　Slack,GitHub,Backlog,Confluence

作業内容 ・通信系コンサル会社向けのデータ分析案件に参画いただきます。 ・下記を行っていただきます。 -融資審査、顧客の離脱防止、金融サービス用アプリのログ分析 -マーケティングアプローチ分析

作業内容 主に日本市場におけるリテーリング領域のBtoCデータを取り扱う専門集団の一員として従事して頂く案件です。 データドリブンな戦略策定・機械学習などを用いた高度分析・それらを実現するためのデータマネジメントをリードする組織としてご支援頂きます。役割としては、中長期計画で掲げた高収益基盤の再構築を実現する重要戦略の1つとして「デジタルの高度化」による長期愛用者育成を目指しており、その中核を担うデータアナリティクスグループで、データサイエンティストとしてデータ分析業務の専門性を発揮しながら、事業課題を特定しデータ分析案件を推進して頂きます。＜主な業務内容＞ ・データ分析企画の立案、実行、レポート作成/報告 ・リテーラーとのアライアンスプランに沿い、主にID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出 ・各種分析プロセスのシステムオペレーション組み込み ・グループ内へのデータサイエンス教育※データ分析案件の例 ・全社統一KGI/KPI指標の設計および提供 ・チャネル×価格帯でのBiz Opportunity分析 ・ブランド中期計画のためのプロモーション効果検証 ・離脱者＆再購入者の分析 ・情緒的価値観の指標化

作業内容 ・原因推定技術、運用情報の可視化技術(ホワイトボックス機器)に加え、 　ブラックボックス機器の構成分析の調査検討/開発を実施いただきます。

作業内容 ・転職サービスサイトアプリのデータエンジニア支援に携わっていただきます。 ・ご担当いただくのは主に下記の作業です。 　-転職サービスサイトやアプリのデータエンジニア業務 　-分析用データマート開発 　-データマート（テーブル）設計、SQL実装、バッチ（digdag）実装 　-保守運用 　-開発環境/DB

作業内容 ■仕事内容 ビッグデータを活用した、SaaS型分析アプリケーションの開発・運用を進めていただきます。 また現在の地上波テレビ放送のみならず、今後新たに動画配信サービスでも同様の視聴データ分析サービスを開発・提供しており、そのサービス設計・開発の立ち上げを担っていただきます。 【プロダクト開発】 ・自社サービスのプロダクトの機能開発、運用 ・動画配信サービスを対象とした新プロダクトの企画、設計、開発 ・データサイエンティストが考案した新たな分析手法に応じたプロトタイプの開発 【データ基盤運用】 ・ETLシステムの開発、改善、運用 ・AWS上のインフラ基盤の改善、運用 　　　 ■開発環境 ・言語：Python、Typescript ・フレームワーク：Django、Flask、pandas、Angular ・データベース：Snowflake、MySQL、PostgreSQL、Redis ・インフラ：AWS （ECS、Lambda、Batch、Redshift、RDS、Route 53、SES、SNS、etc） ・CI/CD：GitHub Actions ・テスト：pytest、Cypress ・開発ツール：JetBrains PyCharm有償版、DataGrip、VSCode、その他有用なものは積極的に使用、購入 ・デザインツール：Figma ・BIツール：Redash、Tableau ・バージョン管理：GitHub ・コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、Confluence■チーム 執行役員： 1名 エンジニア：9名 データサイエンティスト：4名

作業内容 ・AIエンジニアとして生体信号に関するデータ分析に携わっていただきます。 ・下記を行っていただきます｡ 　-生体信号に関するデータ解析・モデル作成 　-開発部のメンバーとしてアイデア出し 　 調査、特許作成、企画、試作、アセスメント作業

作業内容 顧客から要望された各種データの抽出・加工を実施いただきます。 また、バッチ作成などが必要となった場合は、要件定義～テストまで実施いただくことがあります。 Python、AWSのRedshiftなどを利用した開発・運用案件となります。 データ（DB）を扱う業務なのでSQLの知見が必須となります。 ツール開発も実施して頂く可能性がありますので、開発（設計・実装）もご担当頂くポジションになります。 ＜IT観点のキーワード＞ 　　AWS、python、SQL ＜業務観点のキーワード＞ 　　データクレンジング、バッチ開発

作業内容 ・PMとして、下記を行っていただきます。 ‐プロジェクトマネジメント ‐顧客との調整 ‐SQLによるデータ抽出 ‐Access/Excel(VBA)/Tableau 等を用いての販売/顧客データ等の分析/集計

作業内容 下記を行っていただきます。 ・現行DWHのバッチ処理/SQLを新DWHで動作する形式に変換 ・現新DWH間のバッチ処理/SQLの変換設計、変換処理実装

作業内容 ・データ基盤(databricks)上で、事業部のデータサイエンティスト向けに 　データマートの構築作業を行っていただきます。 ・SaaSツールを組み合わせて、databricks上にデータ基盤構築をしていただきます。 ・エンドユーザと直接やり取りができる環境での案件です。

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア 自社で探索型BIツールを開発しており、そこにおける人材を募集 ・検索・機械学習エンジンの開発・実装、および性能改善 ・自然言語処理を使用した検索エンジンの開発 ・大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習エンジンやモデルの開発

作業内容 ・自社のゲームに蓄積された大量のデータを基に、 　ゲームのクオリティ向上やサービスの改善につなげる作業をご担当いただきます。 ・主に下記作業を行なって頂きます。 　-SQLを用いたデータ集計、レポート作成 　-ソーシャルゲームに対する課題発見や施策検証 　-社内の様々なスタッフに対する助言と提案 　-分析ツールを用いたデータの可視化と運用 　-新しい数値指標の発見と提案 　-統計解析や機械学習の専門的知識を活かしたモデリング

作業内容 ・不動産情報を集約しているプラットフォームの開発に携わっていただきます。 ・具体的に発生する作業は以下でございます。 　- 複数のデータソースからのデータ収集・整形・集約するパイプラインの構築 　- 質の高いデータをサービスに反映するための技術的改善の提案と実施 　- ビジネス影響を踏まえたデータ活用戦略の提案・実装

作業内容 自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。[ 短期的 ]・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索・ A/Bテストによる施策の効果検証・ 統計的因果推論による施策の効果検証・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション[ 長期的 ]・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド・ 検索エンジンのアルゴリズム改良・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

作業内容 ・顧客データの集計/分析業務における、リーダーをご担当いただきます。

作業内容 ・アノテーションサービス開発において、 　機械学習エンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には、下記業務を想定しております。 　- OpenCVを使用した画像、動画処理 　- Pythonを使用した機械学習モジュールの開発(主に画像認識、物体検出等) 　- 機械学習を使用した教師データ作成、選定の自動化(ML for ML)

作業内容 ・データエンジニアとしてデータ基盤構築関連のプロジェクトに携わっていただきます。 ・担当範囲はスキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ・グループ会社のデータ基盤の統合・利活用に際して、データ基盤の構築をおまかせいたします。 ※ご経験によってはグループ全体のデータ利活用の戦略立案などに携わっていただく場合もございます。

作業内容 転職支援サービスの分析基盤構築、データ分析、データドリブン施策提案などの業務をお願いします。 ・クラウドDB基盤構築業務 ・Webログデータ、事業データのデータ分析業務 ・データ・ドリブン施策の提案、実装業務 ・BIツール導入支援、BI開発実装業務 ・クライアントコミュニケーション などが主な業務内容となります。

作業内容 データサイエンティストとして担当して頂きたい業務は以下になります。 　ただし担当範囲が広すぎるため、当面は以下のうち2つ程度を実施して頂く想定です。 　　①各事業部門（各バリューチェーン）に対する業務コンサルティング 　　　各事業部門の業務とミッションを整理/理解し、その業務精度やパフォーマンスを 　　　最大限高めるために、データ/ITツールの活用検討と新業務プロセスの設計を行います。 　　②データ活用基盤の構築と運用 　　　新しいデジタルプラットフォームにて、データ活用基盤の構築と運用を行います。 　　　データ活用基盤はAWSをベースとして、S3/Redshift/Glue/Lambda/Tableau等の採用を 　　　検討しております。 　　③機械学習を用いたモデル構築プロジェクトの推進 　　　機械学習等の高度データ分析技術を用いたモデルの企画、開発、運用を行います。 　　　当社だけでは推進できない部分は、外部ベンダーを巻き込み推進します。 　　　トレンド予測/仕入れ最適化/在庫最適化/販促最適化/推薦ロジック構築などの 　　　プロジェクトを順次進めていく想定です。 　　④事業部門へのデータ分析業務の支援 　　　事業部門では難しいデータ分析業務に対して、技術支援とレポーティング作業を 　　　行います。また継続的に取得したい情報については、必要に応じてデータマート、 　　　BIダッシュボードを作成します。

作業内容 ・データ分析基盤の開発に携わっていただきます。 ・主に、Pythonを用いた実装をメインにご担当いただきます。

作業内容 ・データエンジニアとして位置情報を利用したデータ加工処理業務、 　ETLの開発、運用業務を行っていただきます。 ・上記いがいにも別プロジェクト（PHP）におけるデータ加工と 　広告配信システムのサーバサイドの開発もご依頼する場合がございます。 ・スケジュール調整、要件定義からご担当いただきます。

作業内容 ・人工衛星から習得される多量の観測画像、データを加工処理し、 　配信する大規模Webシステムのデータベース管理を行っていただきます。

作業内容 ■案件概要： ・ユーザー属性予測システム開発プロジェクトへ、メンバーとして携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきたい想定です。 　‐SQL実装、AWS連携等Tresure Data workflowの実装 　‐パイプライン構築等AWS上への予測システム構築 　‐Python、Dockerを用いた分析アプリ開発 　‐単体テストおよび結合テスト ■開発環境： ・言語：Python，SQL ・クラウド：AWS（S3,Lambda），Docker ・構成管理ツール： GitHub Enterprise,Code Commit, etc ・課題管理ツール：Jira, GitHub Issue, Backlog

作業内容 受託分析案件のプロジェクトマネジメント ・クライアントの課題整理 ・実現可能な問題設定への落とし込み ・マイルストーンの設定と進捗管理 ・プロジェクトメンバー内の調整 ・クライアントとの折衝 ・コスト管理 ・プリセールス、技術営業 ※ 2～4件のプロジェクトに同時並行で取り組んでいただきます。 プロジェクト事例 ・画像データを活用した外観検査の自動化 ・センサーデータを活用した機器の異常検知

作業内容 ◆データパイプラインの構築：以下の機能を持つパイプラインを構築します。 　- 各種データをBigQueryに集約する 　- BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する ◆データマートの作成 　- BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 ◆データの可視化 　- Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 ◆データの活用 　- BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。